Machine Learning Engineer

Nova Digital — це технологічне серце екосистеми NOVA, де твій код стає частиною щоденного життя цілої країни.
Про масштаб наших сервісів:

• 50+ млн запитів щодня проходять через наші системи
• 10+ млн активних користувачів покладаються на наші рішення

Ми будуємо не просто продукт — ми створюємо технологічну інфраструктуру, яка об’єднує людей, бізнеси та можливості вже майже по цілому світу. Шукаємо Machine Learning Engineer для розробки та впровадження AI-рішень у високонавантажену екосистему. Робота з Computer Vision, NLP та Agentic AI для автоматизації процесів логістики та клієнтського сервісу.

Що робитимеш як Machine Learning Engineer:
Розробка та тренування: повний цикл створення ML моделей (CV, NLP) — від підготовки даних до валідації результатів.
AI Agents: Побудова логіки роботи агентів для автоматизації бізнес-процесів.
Model Serving: Підготовка моделей до продуктивного запуску (експорт у ONNX/TensorRT, контейнеризація, налаштування середовища виконання).
Інтеграційні контракти: Формування чітких специфікацій (вхідні/вихідні дані, формати) для передачі моделі Backend-команді на впровадження.
Оптимізація: Зменшення розміру моделей та прискорення інференсу (quantization, pruning) без втрати якості.
Моніторинг якості: Відстеження метрик роботи моделі в реальних умовах (drift detection) та її донавчання при зміні даних.

Твій ідеальний профіль:
Must-have:
Комерційний досвід роботи з Python в області машинного навчання (ML/DL) від 3-х років.
Повний цикл роботи з даними та моделями: Практичний досвід збору, очищення, підготовки та аугментації датасетів, а також безпосереднього тренування та валідації класичних ML-моделей.
Досвід роботи з ML-фреймворками: Pytorch, Tensorflow, Scikit-learn, ONNX, TensorRT.
Глибоке розуміння LLM та Transformer-моделей: практичний досвід побудови систем з використанням RAG.
AI Agents: Досвід створення та розгортання агентів (Langchain, CrewAI, AutoGen, open-agents).
Cloud AI: Досвід інтеграції з хмарними платформами (Google AI, OpenAI, Claude тощо).
Впевнене володіння українською, англійська — на рівні читання технічної документації.

Nice-to-have:
Розуміння архітектури багатоагентних систем: планування, розділення ролей.
Досвід генерації складних документів та дій із використанням LLM як backend-ядра.
Практика інтеграції LLM у корпоративні продукти.

Специфіка ролі:
Виконання технічних задач: Написання робочого коду, побудова пайплайнів, тренування та інтеграція моделей.